A holistic perspective on the contribution of foreign language peace of mind, enjoyment, anxiety, and boredom to EFL learners’ willingness to communicate: The mediating role of engagement
Notice bibliographique
Résumé
Learners’ foreign language engagement (FLEng) plays a crucial role in language acquisition, yet its mediating influence between learner emotions and willingness to communicate (WTC) in a second language (L2) remains underexplored. This study investigates how emotional contexts—including positive emotions such as foreign language peace of mind (FLPoM) and foreign language enjoyment (FLE), as well as negative emotions such as foreign language classroom anxiety (FLCA) and foreign language boredom (FLB)—affect English as a foreign language (EFL) learners’ L2 WTC. Utilizing the 3D pyramid model of L2 WTC, we analyzed data from 301 participants who completed six questionnaires. The findings revealed that FLPoM, FLE, FLCA, and FLB did not directly influence L2 WTC. However, learners’ FLEng was found to fully mediate the relationships between both positive and negative emotions and L2 WTC. These results underscore the vital importance of fostering learners’ FLEng in language education, suggesting that enhancing emotional experiences can significantly impact learners’ willingness to communicate in a foreign language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».